在 NN 属性中使用混合范围是否正确？一些 [0,1] 和一些 [-1,1]

Question

这是我的第一个 ANN 项目，我试图了解我是否正确处理了数据规范化。

我有以下类型的属性 * 二进制 * 数字（可以是正数也可以是负数） * 数字（只能是正数）

1. 是不是有些属性会分布在[-1, 1]的范围内，有些会分布在[0, 1]的范围内
2. 有什么方法可以将正数据转换为分布在[-1,1]的范围内吗？
3. 有意义的剂量？

Answer 1

1. 不一定'bad'，只要坚持做就好。但是，您必须查找您的神经网络采用的值 - 如果您的网络接受 [-1, 1] 作为输入，那么建议使用所有这个范围。您是否有理由要使用不同的范围？

2. 当然有！ Check out this answer

3. 神经网络在归一化之前不需要知道数字是正数还是负数。只要您始终如一地对每个输入进行归一化，就不会成为问题。

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评论后编辑：

你真的应该首先弄清楚你的神经网络库 是否接受 [-1, 1]。

如果是：

• 保持距离在 [0,1]
范围内
• 将正常（负）数保持在 [-1,1]
范围内

如果没有：

• 保持距离和所有其他值在范围内 [0,1]

我就是这样做的。但是，您可以通过反复试验来测试自己的最佳效果。